早稲田理系が語る、AIに「○○を樹系図を使って表して下さい！」というと大学の教科書になり、「○○を離散数学の樹系図を用いて表して下さい。」というと中学の教科書になるお話

続きます。

まとめると

ある概念を樹系図で表そうとすると、より文章で簡潔に表す必要があるので、わかりやすい簡潔な文章と、図が対応します。(大学の教科書的)

一方で、離散数学の樹系図を用いてある概念を表せば

ある概念=つまりは○○という意味！(太字の解説)

ある概念がいかに作用するか=○○という意味(太字の解説)

となり、重要なワード、重要なワードが、何故重要なのかの説明

つまりは、大学の教科書や大学入試問題が理解しずらいのは！！

いちいち、重要ワードと重要な概念が、何故重要か？

重要な概念と重要な概念の関係、重要な概念からどう次の重要な概念が生まれ、どう因果関係しているのか？

を簡単に説明出来ない事を意味する！

つまりは、大学の教科書は、離散数学的情報

を離散数学的に説明したくても、情報量が多すぎて

結果的には一般的な樹系図を一般的に説明する事で代用するしか！

紙面の関係上不可能であることを意味するのだ！

したがって、フィールドワークや研究室で、ある情報=様々な概念が、複雑にどの程度関係しあっているのか？

を教科書に書きたくても書く事の出来ないニュアンスを、言語化する必要があるのだ！

つまりは教授の頭にあるが、いちいち文書に出来ない情報を！

AIを使えば、なんとなく教科書→離散数学的に！

と付け加えるだけで！

我々は可視化出来てしまうのだ！

注　多分他のプロの研究者がやっていますね。このような分野

人口知能哲学